Herramientas para la gestión de datos de ingeniería en plantas farmacéuticas

1. Datos: Ingeniería farmacéutica del S.XXI
jgonzalez@bod.es

2. La ingeniería de datos está teniendo un fuerte impacto
en la industria farmacéutica

3. Ingeniería … de datos
BIM
¿Cómo es?
IoT & Analítica
¿Cómo se comporta?

4. BIM (Building Information Modeling): Lego virtual, modelo 3D
a partir de lo que ya existe (planos, proyectos) …
Imágenes © www.lego.com

5. con “todas” las clases de piezas posibles, …

6. “Expresivo” y “transparente” (entendible), …

7. … “computable” (p.e. mediciones), …

8. Con información técnica de equipos …

9. Y de verificación …

10. Comunicación: la vista más adecuada para cada necesidad
Coherencia: un origen único para todos los usos
Colaboración: varios actores trabajando en mismo proyecto
Centro único de información de la planta
3D
Secciones
Filtros
2D Mediciones Documentación
Consistente y Organizado

11. BIM
Consistente
Coherente
Organizada
Computable
Expresiva
Integral
Acumulativa
Útil
La importancia de la “I”
Origen único
En contexto
En su “sitio”
Mediciones cuasi-automatizadas
Una “vista” para cada necesidad
Materiales, equipos,
documentación …
Mejora progresiva
Para todo(s)
(para siempre)

12. Más datos, … muchos más
BIM
¿Cómo es?
IoT & Analítica
¿Cómo se comporta?

13. Análisis sistemático de los datos de los sensores ya existentes en la planta:
• Registros de proceso: TOC, temperaturas, presiones, …
• Consumos (analizadores de red eléctrica, contadores de agua, vapor, …)
• BMS (sistema de gestión del edificio): temp., presiones, regulación, …
No se añaden nuevos sensores si no se justifica su rentabilidad
Analítica: ¿Cómo funciona la planta?

14. Agregación sistematizada de la información
(estática y dinámica) disponible
Suministros
Horarios
Calendarios
Históricos
Instalaciones
y ambiente
(BMS)
Actividad
Reglas y KPIs
Automatizadas
Detección anticipada de fallos
Superficie
Situación
Datos de
Planta (BIM)
Equipos
Históricos de proceso

15. Reglas Analíticas: detección de incidencias
• Procesado estadístico:
• Sensores: max., min., deltas, varianza, outliers, …
• Equipos: lógica de funcionamiento, rendimiento histórico
• Benchmarking: outliers en un grupo de equipos o sistemas
• Sistemas: funcionamiento de cadena de dependencias
• Ofrecen el detalle de los sensores en el momento de la incidencia

16. Reglas Analíticas: evaluación de coste
• Cálculo del “coste en €” :
• En función de duración, número eventos, instante, …
• Fijo o variable en el tiempo
• Real o ficticio (proporcional a la importancia)
• Acumulable: aflora pequeñas incidencias repetitivas
• Permite priorizar incidencias de distinta naturaleza
• Es “entendible” por todos

17. Los KPIs son `programables, permitiendo todo tipo de cálculos en el tiempo
KPIs analíticos: ranking de rendimiento de semejantes

18. Dashboards Analíticos:
Orientación a coste facilita comparaciones

19. Ingeniería farmacéutica S-XXI:
Principios teóricos + evidencias operativas (“big data”)
Datos “fijos” (constructivos)
• 15 elementos/m2
• 25.000 m2  325.000 datos
• Información espacial importante
• Difícil de manejar sin estructura
• BIM:
• Origen único coherente
• Mediciones centralizadas
• Organización “natural”
• Datos para analítica
Sensores (datos dinámicos)
• 10.000 señales @ 100 muestras/día
• 365M muestras/año
• Crecimiento continuado
• Inmanejable sin herramientas
• Analítica:
• Plasma en reglas/kpis conocimiento
de expertos
• Automatiza monitorización
• Valoración de incidencias

20. 1. Evidencias operativas (pre-existentes)
2. Sistematización: diccionario de datos y experiencia en modelos
3. Tratamiento estadístico: del “big data” al “better data”
4. Valoración: priorizar
5. Anticipación: “derivas previas” frenta a “incidentes”
6. Computable y/o programable
7. Automatizado
8. Progresivo
Datos para ingeniería: 8 claves
Ejemplo: Comparación de rendimiento de equipos: rectas de regresión (tiempo de funcionamiento vs carga)

21. Ingeniería S.XXI: digitalización progresiva e imparable
BIM
AnalíticaSmart Plants (IoT)
Digitalizació$
Mantenibilidad
Reformas
Reducción de paradas
Optimización calidad
Eficiencia energética
Planos
Especificaciones
Datos planta

22. Disponible en http://es.slideshare.net/bod_tech
www.bod.es
jgonzalez@bod.es
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